通道(Channel):由 java.nio.channels 包定义 的.Channel 表示 IO 源与目标打开的连接. Channel 类似于传统的“流”.只不过 Channel 本身不能直接访问数据,Channel 只能与 Buffer 进行交互 TestChannel package com.aff.nio; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.File

http://www.cnblogs.com/murongxixi/p/3598645.html 在前两节里已经涉及到集合的相对内部与闭包的概念,这一节我们深入研究它们的性质和计算,之后介绍凸函数的连续性以及函数闭包的概念. 设凸集\(C\)是\(\mathbb{R}^n\)的非空子集,由命题1.1.2(4)知,其闭包\(cl(C)\)是非空凸集,其内部\(int(C)\)也是凸集,但是可能是空的(\(\mathbb{R}^3\)中的集合\(S=\{ \boldsymbol{x} \in \ma

mxnet的卷积 kernel = 3  pad=1边界补充0后,不管stride是否1还是2,imgw = 奇数或者偶数, 都是从图像位置(0,0)开始卷积 tensorlfow的卷积 kernel = 3 pad=‘SAME’边界补充0后, imgw = 偶数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(1,1)开始卷积 与mxnet不同 imgw = 奇数 stride=1, 是从图像位置(0,0)开始卷积 stride=2, 是从图像位置(0,0

用Nodejs把Python实现过的理想论坛爬虫又实现了一遍,但是怎么判断所有回调函数都结束没有好办法,目前的spiderCount==spiderFinished判断法在多页情况下还是会提前中止. 代码如下: //====================================================== // 理想论坛帖子下载爬虫1.01 // 目标网址:http://bbs.tianya.cn/post-no05-308123-1.shtml // 2018年4月16日 /

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

1 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x)=1+3x+5x^2+3x^3所以p和q卷积的结果就是[1 3 5 3]. 记住,当确定是用升幂或是降

使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块.但有些时候可以一起混用. 下面是对三个模块的简述: (1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv).池化操作(pooling).归一化.loss.分类操作.embedding.RNN.Evaluation. (2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn

来源:https://www.cnblogs.com/hyb221512/p/9276621.html 1.conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法.比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下:把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q的元素也作为多项式的系数按升幂排列,写出对应的多项式:1+x. 卷积就是“两个多项式相乘取系数”.(1+2x+3x^2)×(1+x

类似于SVM,CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长.比如向量机方法,使用可以映射到无穷维的高斯核,即使进行两类分类,在大数据集上得到高精度,即保持准确率和高精度的双指标,支持向量的个数会随着数据集增长,SVM三层网会变得非常宽.CNN方法的多层结构,在保留边缘映射的数目的同时可以有效地降低"支持向量"的个数,是通过函数复合-因式分解得到的,至于要使用多少层的网络,每一层网神经元的个数,两层之间的链接方式,理论上也应该有一般的指导规则. 参考链接:人工机器:作

关于Scrapy如何安装部署的文章已经相当多了,但是网上实战的例子还不是很多,近来正好在学习该爬虫框架,就简单写了个Spider Demo来实践.作为硬件数码控,我选择了经常光顾的中关村在线的手机页面进行爬取,大体思路如下图所示. # coding:utf-8 import scrapy import re import os import sqlite3 from myspider.items import SpiderItem class ZolSpider(scrapy.Spider):

最近在看<机器学习实战>的时候萌生了一个想法,自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下,不仅可以加深自己对书本的理解,顺便还可以在github拉拉人气.刚好在看决策树这一章,书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切,看完长相看学历,看完学历看收入.如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息,手动给她们打标签,并根据这些数据构建决策树,不就可以找出自己的择偶模式了吗!github项目:huatian-funny,下面就详细的阐释一下. 数据爬取 之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据,

爬虫流程 在上周写完用scrapy爬去知乎用户信息的爬虫之后,github上star个数一下就在公司小组内部排的上名次了,我还信誓旦旦的跟上级吹牛皮说如果再写一个,都不好意思和你再提star了,怕你们伤心.上级不屑的说,那就写一个爬虫爬一爬github,找一找python大牛,公司也正好在找人.临危受命,格外激动,当天就去研究github网站,琢磨怎么解析页面以及爬虫的运行策略.意外的发现github提供了非常nice的API以及文档文档,让我对github的爱已经深入骨髓. 说了这么多废话,讲

相信大家对于WebRequest 并不陌生,我们在C#中发请求的方式,就是创建一个WebRequest .那么如果我们想发一个请求到外网,比如国内上不了的一些网站,那么该怎么做呢? 其实WebRequest 已经帮我们想好了,WebRequest 独创了Proxy(不知道是不是独有的)模式,以下是部分代码,至于代理IP有兴趣的可以自己去网上搜索. 我这里用的是匿名代理,所以不需要凭据,这点要说明一下,有些代理是要账号名和密码的. System.Net.WebRequest req = Syste

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载.刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见. 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧.一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点.这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫的任务

分享一个常见的取值问题. 应用场景: SheetRadioButtonList控件,点击其中一项执行事件操作.如果是页面加载的情况下,值就无法取到. 具体原因如下: 我给SheetRadioButtonList的赋值是用我们后台数据字典来设置的,这个时候当我页面执行MvcSheet.Loaded的时候,无法获取到该radio哪个值是选中的,因为采用数据字典来取值的情况下,前台页面加载完以后,才可以去数据库将后台的值取到. 当页面没有加载完就去取值的话,是无法取到的. 解决办法: 直接给空间内赋值

取值: $("input[name='radioName']:checked").val(); 赋值: $("input[name='radioName'][value=2]").attr("checked",true);

此篇文章转载自:http://blog.csdn.net/roland_sun/article/details/30078353 工作中经常会需要对一些app进行抓包, 但是每次默认都是只抓http请求的包, 按照这篇文章设置之后就可以抓https的包了, 简单实用, 所以转载过来备用. 现在的Android应用程序几乎都会和网络打交道,所以在分析一个apk的时候,如果可以抓取出其发出的数据包,将对分析程序的流程和逻辑有极大的帮助. 对于HTTP包来说,已经有很多种分析的方法了,例如用tcpdu

最近在弄网页爬虫这方面的,上网看到关于htmlagilitypack搭配scrapysharp的文章,于是决定试一试~ 于是到https://www.nuget.org/packages/ScrapySharp去看看, 看到这句下载提示:To install ScrapySharp, run the following command in the Package Manager Console PM> Install-Package ScrapySharp 接下去我就去找package man

这两年python特别火,火到博客园现在也是隔三差五的出现一些python的文章.各种开源软件.各种爬虫算法纷纷开路,作为互联网行业的IT狗自然看的我也是心痒痒,于是趁着这个雾霾横行的周末瞅了两眼,作为一名老司机觉得还是应该以练带学,1024在程序员界这么流行的网站,当然拿来先练一练. python自称是以自然语言的视角来编程,特点是开发快,语言简洁,没那么多技巧,大名鼎鼎的豆瓣.youtube都是使用python开发的网站,看来python在大规模使用这个方面来讲应该没有啥子问题:python

一直想做个这样的爬虫:定制自己的种子,爬取想要的数据,做点力所能及的小分析.正好,这段时间宝宝出生,一边陪宝宝和宝妈,一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来.现在做一个概要的介绍和演示. 动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据. 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演.编剧.演员等还有图中右下方的标签. 短评页面如下图所示 需要保存的字段有短评所属的电影名称,每条评论的详细信息如评论人名称.评论内容等. 数据库设计 有了如上的需求,需要设计表,其实很简单,